无锡烈冰单细胞多组学数据分析
相对于Smart-Seq技术在细胞数量上的问题,10X平台普遍提供的细胞数量都在1000-20000不等的测序细胞量,这个量级的测序细胞量已经可以说能够完全覆盖绝大部分组织的Single Cell群体类型。因此,这两种技术对于基于基因表达进行准确细胞分型上,无论是从细胞数量上来说还是表达检测可靠性来说,都会更实用。同时依托Random Cell Label技术,使得其对于NovaSeq、HiSeq X Ten、Hiseq 4000等设备存在的Index hooping现象,相对于Smart-Seq数据来说,影响几乎可以忽略不计(10X Genomics官方网站曾给出hooping测试结果,显示无影响。目前单细胞多组学技术仍然处于技术探索及高通量开发阶段,但应用单细胞多组学分析是研究发展的必然趋势。无锡烈冰单细胞多组学数据分析
reads数、基因表达量及细胞数量判定过程中:以捕获5000个细胞、100G的测序量为标准,每个细胞的reads数大约在50k左右;每个细胞的基因中位数取决于样本的细胞类型,例如成熟的B,T,粒细胞数量较多的组织中,由于该类型细胞表达的基因数普遍较少,导致基因中位数下降。而某一疾病组织、或者体外培养的如干细胞等,他们的基因表达数较高,甚至可以超过1万,这就导致该类样本基因中位数非常高。因此,我们对细胞数量以及基因中位数确认时,需要考察实际组织的细胞组成。合肥烈冰生物单细胞多组学测序服务烈冰生物为您提供一站式全流程单细胞测序服务。
随着单细胞转录组测序技术(scRNA-Seq)的蓬勃发展,其在在胚胎发育,肿瘤细胞异质性,免疫细胞转化等多方面屡建奇功,但是由于细胞形态的不同和单细胞制备中细胞敏感性的差异等因素影响,scRNA-Seq在数据分析时可能会出现细胞类型占比失真,个别细胞类型丢失等情况。为了克服单细胞测序技术的局限性,单细胞核转录组测序技术(snRNA-Seq)应运而生,snRNA-Seq可利用冻存组织直接制备单细胞核进行转录组测序,不仅克服了细胞形态差异致使的细胞捕获差异,还克服了单细胞测序必须使用新鲜样本的多个局限性。
空间转录组测序的数据分析基本分为三个阶段:1.数据的预处理部分;2.Spot点阵的分群与定义;3.Spot分群的功能与生物学价值。每一个部分都不可或缺,其结果都对后续的分析结果有重要影响。由于空间转录组的序列结构与单细胞转录组测序的左端序列结构是非常接近的,都是Cellbarcode/SpotBarcode+UMI+捕获区域这样的设计。右端普遍为捕获的RNA序列。因此采用单细胞的原始数据过滤策略即可,左端可以考虑切下捕获区域前的序列区域作为后续分析用的序列以减少分析负荷。随后,采用10X官方的Spatialranger的策略进行后续分析,解析出位于空间位置中的有效的Spot表达矩阵。单细胞多学可包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、影像组学。
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单细胞多组学的研究对生物标志物的发现,细胞分化发育研究等均有重要意义。无锡烈冰单细胞多组学数据分析
FluidigmC1平台基于富鲁达(Fluidigm®)的微流控技术应用于单细胞测序(SingleCellRNASequencing)领域的商业化中,该技术大约在几个小时中可以捕获96个左右的细胞,进行各类的Single-Cell测序建库。当然,通量还是比较小。但不可否认的是,现在很多非RNA类SingleCell测序,仍然在采用这样的技术,如SingleCellDNA-Seq,SingleCellATAC-Seq等,都是采用此技术进行单细胞分选后再分别用不同试剂盒建库。所以可以说,至少在10XGenomics、BD或者其他企业推出有效的SingleDNA测序技术之前,C1仍然会是市场上的重要组成部分。无锡烈冰单细胞多组学数据分析
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